并发量超过队列最大值,如何解决?1、系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统 ， 用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库 ， 现在多个数据库 ， 这样就可以抗高并发 。
2、增加最大并发数限制：通过修改服务器或应用程序的设置，将最大并发数调整为更高的限制，从而提升系统的处理能力 。
3、使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题 。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面 。
【redis实现并发锁 redis解决并发问题时加锁的位置】4、使用消息队列方法解决：消息队列是一种常用的解决高并发问题的方法 。将用户的请求放入消息队列中，然后通过消费者进程逐个处理队列中的请求 。这样可以有效地分散请求 ， 避免大量请求同时到达数据库，导致数据库压力过大 。
5、决应用高并发的问题方法：第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 。
6、大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器 。
分布式锁有哪些?1、ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构 ， 规定同一个目录下只能有一个唯一文件名 。
2、在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持 ， 比如分布式事务、分布式锁等 。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行 。
3、但是当规模上升到分布式集群的情况下 ， 要控制共享资源访问，就需要通过分布式锁来实现 。常见的分布式锁方案如数据库乐观锁，Redis锁 ， zk锁等 。
4、分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性 。
高并发场景Redis分布式锁实现方式1、使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式 ， 单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL） 。
2、使用redis实现并发锁，主要是靠两个redis的命令：setnx和getset 。那我们的设计思路就是：上面的代码使用了一个RedisService的类，里面主要是简单封装了一下redis的操作，你可以替换为自己的service 。
3、在同一时刻 ， 只能有一个线程去读写一个【共享资源】，也就是高并发的场景下，通常为了保证数据的正确，需要控制同一时刻只允许一个线程访问 。此时就需要使用分布式锁了 。
4、获取锁最终都会调用这个方法，通过 lua 脚本与 redis 进行交互 ， 来实现分布式锁 。首先分析 ， 传给 lua 脚本的参数：lua 脚本的流程：为了实现无限制持有锁，那么就需要定时刷新锁的过期时间 。
5、简单加锁命令：命令是：setnx 内部的实现机制就是判断这个key位置是不是有数据 ， 没有数据就设置成value返回 ， 有数据就返回一个特殊数值 。
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